ERC Consolidator Grant für DKTK-Forscher Florian Büttner

In viele Bereiche der Medizin haben Algorithmen und maschinelles Lernen inzwischen Einzug gehalten: Sie unterstützen die Diagnostik und die Therapieempfehlung und können den Arzt dabei in punkto Genauigkeit und Geschwindigkeit übertreffen. Doch für eine breite Anwendung dieser Tools in der klinischen Routine müssen Ärzte den Vorhersagen der KI zu hundert Prozent vertrauen können – was heute noch nicht der Fall ist.

Die eingesetzten Algorithmen müssen „wissen, wenn sie etwas nicht wissen" und dies dem Arzt zuverlässig mitteilen. Darüber hinaus müssen sie transparent und fair sein, den Datenschutz wahren und gewährleisten, dass am Ende der Mensch bei allen Entscheidungen immer „das letzte Wort" hat.

Florian Büttner, DKTK-Professor für Bioinformatics in Oncology an der Goethe-Universität Frankfurt, will mit seinem ERC-geförderten Projekt dazu beitragen, eine effiziente Interaktion von Klinikern mit KI-Modellen zu ermöglichen. Sein Ziel dabei ist es, Modelle zu entwickeln, die so vertrauenswürdig sind, dass sich Kliniker bei „einfachen" Fragestellungen auf deren Entscheidung verlassen können. Das gibt den Ärzten die Möglichkeit, ihre Zeit und Aufmerksamkeit auf diejenigen Fälle zu konzentrieren, in denen das KI-Tool nicht in der Lage ist, eine Vorhersage mit hoher Sicherheit zu treffen.

Büttner verfolgt dabei zwei Ziele. Er will vertrauenswürdige KI-Werkzeuge für die Diagnose und Stratifizierung von Krebspatienten entwickeln. Und er plant, personalisierte Modelle zu etablieren, in denen individuelle Therapieempfehlungen und Behandlungsergebnisse robust und zuverlässig vorhergesagt werden.

Dabei konzentriert er sich auf drei Bereiche der KI-basierten personalisierten Onkologie, in denen mangelnde Vertrauenswürdigkeit im Moment noch das Haupthindernis für den Einsatz in der Klinik darstellt. Dazu zählt die Diagnose von Hautveränderungen anhand von dermatoskopischen Bildern, die Stratifizierung von Blutkrebs auf der Grundlage von Omics-Daten sowie Therapieempfehlungen für Patientinnen mit metastasierendem Brustkrebs. Büttners Ziel ist es, eine universell anwendbare Methodik zu entwickeln, die leicht auf andere Krebsarten übertragen werden kann.

Florian Büttner wurde 2011 von der University of London (Institute of Cancer Research) in Physik promoviert. Mit seiner anschließenden Forschungsarbeit am Helmholtz Zentrum München und dem European Bioinformatics Institute in Cambridge konzentrierte er sich auf Bioinformatik und maschinelles Lernen. Anschließend wechselte er in die Industrie und arbeitete als Experte für künstliche Intelligenz bei der Siemens AG. Als Professor am DKTK-Partnerstandort Frankfurt/Mainz an der Goethe-Universität Frankfurt forscht er derzeit an der Schnittstelle zwischen Bioinformatik, maschinellem Lernen und Onkologie.